海水的热力学状态

天然海水,是个复杂的化学体系,是生物的活动环境,而又处在不断运动之中。研究天然海水的化学与物理化学性质,现场探索过于困难,而模拟研究则常过于简化,甚至离现场状况相去太远。 海水中各种元素的存在形式及其平衡,是研究海水化学与物理化学性质的根本间题。 本文的目的,为通过有关的现场观测资料及实验室的实验结果,讨论海水化学与物理化学平衡的热力学状态。     

渤海基底倒形结构形成机制

对在渤海中完成的四条重力测量剖面进行了重力反演计算，反演方法用的是重力测深公式加叠代修正。由于引入以深度为量纲的修正量，它可利用统一的类似甘布尔采夫量板进行计算，简便了计算方法。     

风应力涡度和边界力对东中国海环流的效应

多年来，很多国内外学者对东中国海环流的机理进行了研究。近几年，奚盘根等(1980)和冯士筰等(1981)基于f-坐标系的风涡度一热盐梯度全流方程分别数值地模拟了冬、夏季东中国海环流。他们指出，控制东中国海环流主要因子是边界力(黑潮)、热盐力和底形分布。袁耀初等(1982)也数值地模拟了东中国海环流结构，     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

酸溶——催化极谱法测定地质样品中的钨、钼

本文采用混合酸溶解样品,对影响催化体系稳定的酸度、温度和不同反应时间的因素分别进行了对比试验,确定催化体系相对稳定的最佳条件,经过大量样品的分析验证,分析方法可靠。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

四参数速度分析方法在新场转换波处理中的应用

转换波时距方程的选择直接影响转换波速度分析和动校的准确度,这里比较了Thoms-en方程、双平方根方程和LXY方程的动校精度.根据新场气田转换波资料的特点,采用四参数(V,c2>、γ,0、γ,eff和X,eff)各向异性速度分析方法来估计叠加速度场.在速度分析过程中,不依赖于纵波速度,直接进行三参数估计.在转换波动校时,不同参数控制不同偏移距范围的同相轴,使转换波近、中和远偏移距同相轴完全拉平.通过对实际测线的单参数、三参数和四参数动校叠加剖面的比较,结果表明四参数动校叠加的效果最好.     

多源遥感数据综合解译鄂尔多斯盆地杭锦旗地区地质构造

利用多源遥感数据假彩色合成、融合及纹理分析等增强处理方法提取研究区构造信息,进而对研究区进行综合解译;通过分析水系、色调、纹理、地貌及岩性等特征,判断出杭锦旗地区存在一小一大、内外相套的2个环形构造,发育的北西向、北东向2组共轭断层和一组北北西向断层,与环形构造相互构架,构成研究区特殊的构造体系。经分析预测,这些构造是受周边南北向构造应力共同挤压而形成。